YOLOX

TypeError: meshgrid() got an unexpected keyword argument ‘indexing‘

训练yolox的时候遇到这个问题。
canpian7·2023-09-27 18:43

YOLOv5添加改进的解耦头

在看文献时，发现一篇对YOLOX的解耦头改进然后用在YOLOv5的论文，这里复现了下代码再次声明下，并不是所有的改进用在你的数据集就会涨点，有时候也会适得其反，这个改进不行，那就换另一个，没必要认准一个死磕一
Summer Reappears、、、·2023-09-23 00:58

【模型部署】yolox模型部署 |ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 206] 文件名或扩展名太长。 | 报错

项目场景：在学习yolox模型部署时遇到的bug问题描述例如：部署yolox模型需要几个包：其中onnx相关的包我是第一次安装在安装onnx-simplifier包的时候使用以下指令时出现了报错：pipinstall-ihttps
今天一定要洛必达·2023-09-19 13:02

【YOLOX】核心基础完整讲解

本文转自深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解_江大白*的博客-CSDN博客_yolox原理谢谢作者分享1Yolox相关基础知识点1.1Yolox的论文及代码Yolox论文名：《YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021
长飞哥·2023-09-12 19:41

目标检测笔记(十五): 使用YOLOX完成对图像的目标检测任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）

文章目录一、目标检测介绍二、YOLOX介绍三、源码获取四、环境搭建4.1环境检测五、数据集准备六、模型训练七、模型验证八、模型测试一、目标检测介绍目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一项重要技术
ZZY_dl·2023-09-11 06:43

MMDetection实验记录踩坑记录

可以看到，在第22个epoch时的AP值仅为0.002因为在此之前已经运行过YOLOX,Faster-RCNN等模型，所以数据集的设置肯定是没有问题的，而博主也只是修改了DAB-DETR的类别参数而已，
彭祥.·2023-09-09 14:49

9.1.tensorRT高级(4)封装系列-自动驾驶案例项目self-driving-道路分割分析

本次课程学习tensorRT高级-自动驾驶案例项目self-driving-道路分割分析课程大纲可看下面的思维导图1.道路分割这节我们学习自动驾驶场景中的模型案例1.这个案例中存在4个模型，分别是：车辆检测YoloX
爱听歌的周童鞋·2023-09-05 04:44

使用YOLOX本地端调用USB摄像头实时检测

使用YOLOX本地端调用USB摄像头实时目标检测main.cpp代码如下，如果要部署到端，请参考上一篇文章RK3308B部署mobilenetv2_ssdlite#include#include#include
咚咚锵咚咚锵·2023-09-04 10:25

MAC M2芯片执行yolov8 + deepsort 实现目标跟踪

MACM2芯片执行yolov8+deepsort实现目标跟踪MACM2YoloX+bytetrack实现目标跟踪实验结果MACmps显存太小了跑不动还是得用服务器跑需要实验室的服务器跑因为网上花钱跑4天太贵了
小胡的博客号Aoife艺馨·2023-08-31 05:57

MMYOLO框架标注、训练、测试全流程（补充篇）

MMYOLO定位为YOLO系列热门开源库以及工业应用核心库，MMYOLO框架Github项目地址支持的任务：目标检测、旋转目标检测支持的算法：YOLOv5、YOLOX、RTMDet、RTMDet-Rotated
羽星_s·2023-08-29 16:08

【YOLOX简述】

YOLOX的简述一、原因1.背景2.概念二、算法介绍2.1YOLOX算法结构图：2.2算法独特点2.3Focus网络结构2.4FPN，PAN2.5BaseConv2.6SPP2.7CSPDarknet2.8YOlOHead
ClownMagize·2023-08-27 23:31

[C++][C#]yolox TensorRT C++ C#部署

YOLOX是一种新型的高性能探测器，由开发者ZhengGe、SongtaoLiu、FengWang、ZemingLi和JianSun在《YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021》首次提出
FL1623863129·2023-08-26 15:00

YOLOX损失函数

在YOLOX模型中，cls,reg,obj代表的是三个不同的预测组成部分，对应的损失函数如下：cls:这代表类别预测（classification）。对应的损失是类别预测损失（loss_cls）。
begin_With_The_End·2023-08-26 11:16

视频目标检测 yolo算法小模型自训练模型对比（yolov5 yolov7 yolov8）

目录一Title原理介绍：涉及yolov5yoloXyolov7yolov8【Yolov5】【yoloX】【Yolov7】【Yolov8】原理二自己的数据集介绍三自己的训练记录TitleYolov5_6.2YolovXⅠ
爱吃油淋鸡的莫何·2023-08-26 07:35

YOLOX在启智AI GPU/CPU平台部署笔记

文章目录1.概述2.部署2.1拉取YOLOX源码2.2拉取模型文件yolox_s.pth2.3安装依赖包2.4安装yolox2.5测试运行2.6运行报错处理2.6.1ImportError:libGL.so
智驾·2023-08-23 05:34

嵌入式大赛-海思赛道训练+部署记录（mmpose）

嵌入式大赛-海思赛道训练+部署记录（mmpose）目录：训练模型转换部署本项目采用的是商汤MMPose下的YOLOX-Pose海思开源仓库路径AIOT/11482_cardio_guidance·HiSpark
京雨·2023-08-21 19:03

YOLO目标检测算法训练过程学习记录

先前已经完成过YOLO系列目标检测算法的调试过程，今天主要是将所有的调试加以总结这里的conda环境就不再赘述了，直接使用requirement.txt文件的即可，也可以参考YOLOX的配置过程5数据集处理
彭祥.·2023-08-21 11:55

YOLOX算法调试记录

YOLOX是在YOLOv3基础上改进而来，具有与YOLOv5相媲美的性能，其模型结构如下：由于博主只是要用YOLOX做对比试验，因此并不需要对模型的结构太过了解。
彭祥.·2023-08-20 02:58

基于YOLOX的输电线路异物检测算法研究及软件设计_有系统有文献，整体认知蛮好的

我国自改革开放以来，大力发展工业和经济，对电能同样有着巨大的需求，所需求的电能不仅需要保证其数量，还要保障其质量，因此对整个电力系统安全稳定的运行也提出了更高的要求，电力系统发生故障要实时检测并及时排除，避免造成严重的安全事故和经济损失.我国输电线路巡检基本以人工巡检方式为主，但传统的人工巡检方式效率低，限制多，还往往会消耗大量的人力物力，后来引入直升机沿线巡检的方法，但该方法飞行作业十分危险且培
羞儿·2023-08-20 01:53

【YOLOX】《YOLOX：Exceeding YOLO Series in 2021》

arXiv-2021文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1DatasetsandMetrics6Conclusion（own）1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method深
bryant_meng·2023-08-10 16:58

YOLOv5(v7.0)网络修改实践三：把单分支anchor-based、head改为yolov8的anchor-free、双分支解耦合head（yolox的DecoupleHead）

，欢迎有兴趣的同学一起交流成长]先附上我成功实践标题的工作的训练界面（实话实说，比前两次的实践复杂多了）：1、说明：接上我之前的博客的工作：YOLOv5(v7.0)网络修改实践二：把单分支head改为YOLOX
清梦枕星河~·2023-08-08 15:49

YOLOX：Exceeding YOLO Series in 2021

YOLOX：ExceedingYOLOSeriesin2021一引言二SimOTA将YOLO检测器切换为无锚方式，并采用其他先进技术，解耦的头部和领先的标签分配策略SimOTA，以实现跨大规模模型范围的最新成果
桑_榆·2023-08-08 09:46

6.6.tensorRT高级(1)-mmdetection框架下yolox模型导出并推理

目录前言1.yolox导出2.yolox推理3.补充知识3.1知识点3.2mmdetection总结前言杜老师推出的tensorRT从零起步高性能部署课程，之前有看过一遍，但是没有做笔记，很多东西也忘了
爱听歌的周童鞋·2023-08-06 17:19

MMDeploy安装、python API测试及C++推理

tools/deploy.py\mmdeploy/configs/mmdet/detection/detection_onnxruntime_dynamic.py\mmdetection/configs/yolox
暧昧的呆呆猫·2023-08-04 18:29

PP-YOLOE 论文学习

YOLOX采用了anchor-free范式，加入了动态标签分配以提升检测表现，在TeslaV100上取得了50.1mAP，速度是68.9FPS。
calvinpaean·2023-07-29 08:35

YOLOv5(v7.0)网络修改实践二：把单分支head改为YOLOX的双分支解耦合head（DecoupleHead）

前面研究了一下YOLOX的网络结构，在YOLOv5(tag7.0)集成了yolox的骨干网络，现在继续下一步集成YOLOX的head模块。
清梦枕星河~·2023-07-29 04:34

YOLOX

YOLOX@[TOC](YOLOX)1.yolox算法解读2.yolox训练模型2.1.环境安装2.2.准备数据集2.3.训练模型3.deepstream部署4.集成到项目1.yolox算法解读超越一切
GeekPlusA·2023-07-27 06:58

【MMPose】1.x版本安装与体验（测试YOLOX-Pose和RTMPose）

就在四月初，mmpose迎来了1.x正式版，OpenMMLab给出的具体亮点如下：基于模型训练引擎MMEngine的架构设计，使模型训练流程更直观，代码更简化，接口更统一；新增姿态编解码器模块，统合姿态前后处理过程；统一top-down和bottom-up方法的数据接口；新增SimCC，DebiasIPR等多个轻量化姿态估计算法；全流程可视化工具，关键点、骨骼、热力图尽收眼底；更友好的用户文档，帮
K.K.U·2023-07-25 10:29

yolox用demo检测时报错TypeError: ‘module‘ object is not subscriptable

按教程Yolox训练自己的数据集_m0_56171249的博客-CSDN博客_yolox训练自己的数据集：将demo中的三处coco_classes修改后报这个错。
illusory028·2023-07-23 02:43

Linux上TensorRT环境配置【以YOLOX为例】

前言以YOLOX的tensorrt环境配置为例，记录安装步骤以及过程中遇到的一些问题LinuxOS：Ubuntu20.04CUDAToolkit（cuDNN）：11.6python：3.9.16pytorch
Morejay·2023-07-20 16:33

【学习记录】win10搭建YOLOX训练自己的VOC数据集

我是目录：前言：1.yolox的训练配置2.yolox源码3.必要的环境配置yolox所需环境1.安装依赖库2.安装yolox3.安装apex4.下载预训练模型4.准备自己的数据集构建VOC数据集5.训练
crushqqi·2023-07-20 11:19

yolov5（v7.0）网络修改实践一：集成YOLOX的backbone（CSPDarknet和Pafpn）到yolov5（v7.0）框架中

这次选的是在yolov5后面提出的YOLOX，具体算法内容就不进行分析解读了，yolox是旷世提出的yolo系列的目标检
清梦枕星河~·2023-07-19 03:19

解决pycharm中Terminal无法进入venv环境的问题

解决pycharm中Terminal无法进入venv环境的问题近期用pycharm打开yolox，发现命令行有(venv)因为这个虚拟环境没有安装完整yolox运行的package，所以导致demo.py
南城码爷·2023-07-18 17:08

[C#][原创]使用C# winform实现yolov7+bytetrack目标追踪的算法

C#在工业上软件开发使用很多，但是如果要做深度学习的话，C#明显力不从心，为了解决C#在目标追踪中短缺，封装了一个bytrack的.NET库，可以通过这个库和yolov3/yolov4/yolov5/yolox
未来自主研究中心·2023-07-18 11:56

出现错误subprocess.CalledProcessError: Command ‘[‘ninja‘, ‘--version‘]‘ returned non-zero exit status 1

在配置安装YOLOX项目的时候出现错误：subprocess.CalledProcessError:Command‘[‘ninja’,‘–version’]’returnednon-zeroexitstatus1
G_Sofia·2023-07-17 22:47

[神经网络]Anchor_Free网络(YoloX,CenterNet)

Anchor_Free网络不同于传统的目标检测网络需要先生成很多先验框再从中筛选+回归生成预测框。其可以直接从目标的中心点向周围发散一个预测框。这样做有两个好处：①省略了生成大量先验框的过程，可以一定程度增加预测速度；②预测框没有预设长宽比，对于长宽比异常的目标识别精度更有精度。从上面的图可以很清楚的看出Anchor_Free(左)和Anchor_Base(右)在处理预测框上的区别。一、Cente
ViperL1·2023-07-14 10:36

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进的YOLOv4柑橘目标检测算法

目录基于改进的YOLOX目标检测算法研究目标检测相关理论基础2.1深度学习2.2目标检测
林聪木·2023-06-21 10:28

【深度学习】MixUp数据增强方法

文章目录前言什么是MixUp数据增强方法实现思路全部代码前言写一点数据增强吧什么是MixUp数据增强方法MixUp数据增强方法在最近的几个Yolo算法中得到了广泛的应用，特别在YoloX中，s/m/l/
weixin_40293999·2023-06-20 11:00

使用yolox训练自己的数据集并测试

1.首先给出yolox原模型的下载地址:https://github.com/bubbliiiing/yolox-pytorch百度网盘链接给出自己完整的模型（包括数据集以及权重文件）：链接：https
Dragon_0010·2023-06-19 16:59

深度学习源码小项目汇总-代码全

Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测包括yolov3、yolov4、yolov5、yolox
bug生成中·2023-06-19 03:26

深度学习图像分类、目标检测、图像分割源码小项目

Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测包括yolov3、yolov4、yolov5、yolox
bug生成中·2023-06-19 03:55

与ChatGPT的一次技术对话

有什么创新提问：请问你知道yolov5吗提问：那yolov5又有什么创新呢提问：你刚刚的回答正确吗，请你再次思考，然后重新回复我刚刚提出的问题提问：好的，接下来也请你继续严谨细致回答我的每一个问题提问：yoloX
墨理学AI·2023-06-17 06:57

yolox module ‘torch._c‘ has no attribute ‘_cuda_setdevice‘

今天在使用yolox的时候训练报错了module‘torch.
初学者5213·2023-06-15 17:41

YOLOv5-7.0添加解耦头

DecoupledHeadDecoupledHead是由YOLOX提出的用来替代YOLOHead，可以用来提升目标检测的精度。那么为什么解耦头可以提升检测效果呢？
heromps·2023-06-14 10:33

YOLOX论文解读

文章目录创新点算法DecoupledheadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositivesSimOTAEnd-to-endYOLO实验结果结论论文:《YOLOX
‘Atlas’·2023-06-14 04:42

YOLOV5改进：即插即用! | 国防科大联合慕尼黑工业大学提出新型解耦头 TSCODE: 助力目标检测器轻松涨点！

如上所述，诸如YOLOX等常规的解耦头设置中，分类和回归分支都是
dg68668·2023-06-09 05:25

手撕通道剪枝【附代码】

如果还想学习YOLO系列的剪枝代码，可以参考我其他文章，下面的这些文章都是我根据通道剪枝的论文在YOLO上进行的实现，而本篇文章是我自己写的，也是希望能帮助一些想学剪枝的人入门，希望多多支持：YOLOv4剪枝YOLOX
爱吃肉的鹏·2023-04-21 06:26

目标检测——YOLOv7（十三）

相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%，比YOLOX快180%。
Y.Z.Y.·2023-04-20 02:14

YOLOX训练报错TypeError: evaluate() got an unexpected keyword argument ‘return_outputs‘

训练YOLOX的时候，每次评估均会报错停止，报错信息如下：2022-07-0217:51:57|INFO|yolox.core.trainer:253-epoch:10/300,iter:10/36,mem
氯化氢323·2023-04-20 01:43

旷视重磅开源YOLOX：新一代目标检测性能速度担当！

，转载须经授权并注明来源imagepaper:https://arxiv.org/abs/2107.08430code:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
极市平台·2023-04-17 18:19
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